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Belohnungsmodell
Ein neuronales Netzwerk, das trainiert wird, um skalare Belohnungswerte aus Zustand-Aktion-Paaren oder Trajektoriensegmenten vorherzusagen, typischerweise trainiert auf menschlichen Präferenzen oder Experten-Demonstrationen. Belohnungsmodelle ersetzen handwerklich konstruierte Belohnungsfunktionen durch gelernte. Sie sind zentral für RLHF-ähnliches Training und werden in der Robotik verwendet, um komplexe Aufgabenziele zu spezifizieren, die mathematisch schwer zu formalisieren sind.